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1 绪论1

1.1从传统人工智能到计算智能1

1.1.1 智能1

1.1.2传统人工智能1

1.1.3计算智能2

1.1.4其他智能理论2

1.1.5计算智能各领域间的联系3

1.2智能控制3

1.2.1控制理论的产生及其发展3

1.2.2智能控制的产生及其发展4

1.2.3智能控制的基本概念5

1.2.4智能控制的学科范畴6

1.2.5智能控制的未来与挑战6

1.3小结7

思考题7

2 模糊控制8

2.1概述8

2.1.1模糊控制的发展简史8

2.1.2模糊控制的研究进展8

2.2.1模糊集合14

2.2模糊数学基础14

2.1.3模糊控制的应用领域14

2.2.2模糊运算15

2.2.3模糊关系16

2.2.4模糊变换17

2.2.5模糊推理18

2.2.6模糊决策20

2.3模糊控制的基本原理21

2.3.1模糊控制器的基本结构21

2.4模糊控制系统的分析和设计22

2.4.1模糊控制器的解析结构22

2.3.2模糊控制系统的组成22

2.4.2模糊控制系统的稳定性分析41

2.4.3模糊系统万能逼近理论44

2.5模糊控制的工程应用51

2.5.1激光加热中组织温度的实时模糊控制52

2.5.2 Internet网络的智能搜索56

2.6小结60

实验61

思考题61

参考文献62

3.1.1神经元模型64

3 神经网络控制64

3.1概述64

3.1.2神经网络的结构和学习规则65

3.1.3神经网络的发展概况68

3.1.4神经网络的研究范畴69

3.2神经网络的基本理论70

3.2.1有监督学习神经网络70

3.2.2无监督学习和反馈神经网络77

3.2.3模糊神经网络86

3.3.1神经网络逼近理论100

3.3基于神经网络的系统建模100

3.3.2基于神经网络的系统建模101

3.4神经网络控制系统的结构102

3.4.1基于神经网络的学习控制102

3.4.2基于神经网络的直接逆控制103

3.4.3基于神经网络的自适应控制103

3.4.4基于神经网络的内模控制105

3.4.5基于神经网络的预测控制105

3.4.6基于CMAC的控制106

3.4.7基于多层神经网络的控制106

3.4.10神经网络专家控制107

3.4.9基于模糊神经网络的控制107

3.4.8基于神经网络的递阶控制107

3.5神经网络的应用108

3.5.1 ATM的流量控制108

3.5.2倒立摆系统的神经网络控制113

3.6小结114

实验115

思考题115

参考文献115

4.1.1从生物进化到进化计算116

4.1概述116

4 进化计算与遗传算法116

4.1.2进化计算的主要分支118

4.1.3进化计算的主要特点120

4.1.4进化计算的研究内容122

4.1.5进化计算的应用123

4.2进化计算的基本原理124

4.2.1进化计算的基本概念124

4.2.2进化计算的基本结构（一般框架）125

4.2.3进化计算的自适应性128

4.2.4基本遗传算法的设计和实现129

4.3.1遗传算法的一般收敛性理论135

4.3进化计算的理论与分析135

4.3.2遗传算法的马尔可夫链模型137

4.3.3遗传算法的收敛速度分析139

4.3.4遗传算法结构的分析与设计139

4.3.5进化规划和进化策略的收敛性141

4.4遗传算法的改进141

4.4.1递阶（层次）遗传算法141

4.4.2 CHC算法142

4.4.4基于实数编码的遗传算法143

4.4.5基于小生境技术的遗传算法143

4.4.3 Messy遗传算法143

4.4.6微种群算法144

4.4.7双种群遗传算法144

4.4.8自适应遗传算法145

4.4.9混合遗传算法146

4.4.10并行遗传算法147

4.4.11协同多群体遗传算法148

4.4.12混沌遗传算法150

4.5进化计算的应用151

4.5.1进化模糊控制系统151

4.5.2进化神经网络152

4.5.3基于遗传算法的分类器系统155

4.5.4用遗传算法实现智能Internet搜索156

4.6小结160

实验160

思考题160

参考文献160

5 人工免疫系统163

5.1概述163

5.1.1人工免疫系统的产生与发展163

5.1.2人工免疫系统的研究范畴及应用164

5.1.3免疫计算智能与其他智能技术的比较165

5.2.1生物免疫系统的组成与特征167

5.2生物免疫机理167

5.2.2免疫系统的计算能力169

5.2.3免疫系统的网络学说170

5.2.4免疫系统的自己－非己识别机理171

5.2.5免疫的学习机理172

5.2.6免疫系统的反馈机理172

5.2.7与免疫遗传算法相关的生物机理173

5.3人工免疫网络模型173

5.3.1基于独特型网络学说的人工免疫网络模型173

5.3.2互联耦合免疫网络176

5.3.3对称网络模型177

5.3.4多值网络模型178

5.3.5免疫通信网络180

5.4免疫学习算法181

5.4.1阴性选择算法182

5.4.2学习算法182

5.4.3免疫进化算法183

5.4.4克隆选择算法188

5.4.5免疫Agent算法188

5.5.1基于免疫反馈机理的控制系统189

5.5免疫计算智能系统的应用189

5.5.2免疫自适应控制193

5.5.3自律移动机器人194

5.5.4免疫模式识别195

5.5.5免疫故障诊断195

5.5.6免疫思想在计算机安全中的应用196

5.6小结200

实验200

思考题200

参考文献201

6.1.2专家系统的研究现状204

6.1.1专家系统的基本概念204

6 专家系统204

6.1概述204

6.1.3专家系统的应用领域206

6.2专家系统的原理与结构206

6.2.1专家系统的功能与结构206

6.2.2专家系统的知识表示方法207

6.2.3知识获取与知识库管理214

6.2.4专家系统的自动推理机制216

6.3神经网络专家系统223

6.3.1传统专家系统与神经网络的集成223

6.3.3基于神经网络的专家系统实例224

6.3.2基于神经网络的知识处理224

6.4模糊专家系统226

6.4.1模糊专家系统与传统专家系统的区别226

6.4.2模糊专家系统的特征227

6.4.3模糊专家系统的构成228

6.5专家控制系统230

6.5.1专家控制系统的基本原理与结构231

6.5.2实时专家控制系统232

6.5.3直接专家控制系统和间接专家控制系统233

6.5.4仿人智能专家控制系统234

6.6.2基于UML技术的专家系统237

6.6.1组件对象模型技术在专家系统中的应用237

6.6专家系统与其他技术的结合应用237

6.6.3基于数据挖掘的专家系统推理机制238

6.6.4专家系统在网络管理中的应用238

6.6.5专家系统在数据处理中的应用239

6.7应用实例——道路交通事故处理辅助决策专家系统239

6.7.1系统的总体结构240

6.7.2系统的基本组成240

6.7.3知识库内容的表示242

6.7.4实验结果244

思考题245

实验245

6.8小结245

参考文献246

7 学习控制系统247

7.1概述247

7.1.1学习控制的基本概念247

7.1.2机器学习248

7.1.3学习控制的框架251

7.1.4学习控制的研究状况252

7.2基于模式识别的学习控制254

7.2.1模式分类255

7.2.2线性再励学习控制256

7.2.3 Bayes学习控制257

7.3基于迭代和重复的学习控制258

7.3.1迭代学习控制259

7.3.2重复自学习控制262

7.4联结主义学习控制263

7.4.1直接自适应－学习控制263

7.4.2间接自适应－学习控制264

7.5增强式学习控制265

7.5.1时间差分学习265

7.5.2自适应启发式评判266

7.5.3 Q－学习268

7.5.4基于规则的自学习（模糊）控制269

7.5.5基于进化计算的增强学习270

7.6应用例子271

7.6.1机器人足球问题271

7.6.2采用增强学习的智能体用于单路口交通信号学习控制273

7.6.3基于神经网络的增强学习算法276

7.7小结277

实验277

思考题278

参考文献278

8.1.1生物背景280

8 DNA计算与基于DNA的软计算280

8.1概述280

8.1.2 DNA计算283

8.1.3 DNA计算与软计算的集成285

8.1.4研究内容及其前景286

8.2 DNA计算与DNA计算机286

8.2.1 DNA计算的数学机理287

8.2.2 DNA计算的研究进展287

8.2.3 DNA计算的算法实现实例289

8.2.4 DNA计算的优点及目前存在的问题293

8.3.1 DNA计算与进化计算的集成294

8.3 DNA计算与软计算的集成294

8.3.2 DNA计算与模糊系统的集成304

8.3.3 DNA计算与神经网络的集成313

8.3.4 DNA计算与人工免疫系统的集成318

8.3.5 DNA计算与其他智能系统的集成320

8.4小结321

实验322

思考题322

参考文献322

9.1.1智能Agent325

9.1概述325

9 智能Agent及其应用325

9.1.2多Agent系统326

9.1.3移动Agent327

9.1.4 Agent的应用领域与发展前景327

9.2智能Agent的模型与结构330

9.2.1智能Agent的模型330

9.2.2智能Agent的系统结构332

9.3智能Agent的通信与协调337

9.3.1通信方式337

9.3.2 Agent通信语言337

9.3.3 Agent协调与协作338

9.4移动Agent340

9.4.1移动Agent及其计算模式340

9.4.2移动Agent的优点341

9.4.3移动Agent的总体结构342

9.4.4一般移动Agent的具体构成343

9.4.5移动Agent系统实现的技术难点344

9.5面向智能Agent的软件开发技术、环境与工具345

9.5.1开发技术、环境与工具的发展345

9.5.2面向移动Agent的IBM Aglet平台346

9.6.1基于多Agent的网络检索系统348

9.6智能Agent的应用348

9.6.2基于多Agent的智能供应链管理系统351

9.7小结357

实验358

思考题359

参考文献359

10 粗集理论及其在智能系统中的应用361

10.1概述361

10.1.1粗集理论的基本概念及其特点361

10.1.2粗集理论的研究进展363

10.2.1粗模糊集合364

10.2粗集理论与模糊集理论364

10.2.2模糊粗集365

10.3粗集理论与机器学习366

10.3.1有导师学习及其算法367

10.3.2知识学习的充分性368

10.3.3导师知识的完备性369

10.3.4推理学习371

10.4粗集理论的应用374

10.4.1任务分配374

10.4.2协同模型377

10.4.3信息度量381

10.4.4移动计算383

10.4.5群决策一致性389

10.5小结395

实验395

思考题396

参考文献396

11 混沌控制与同步398

11.1概述398

11.1.1混沌的定义及特性398

11.1.2混沌控制与同步的研究现状402

11.2.1基于参数的混沌控制方法——OGY方法404

11.2混沌系统的经典控制方法404

11.2.2基于OGY方法的改进——Riccati方程法405

11.2.3基于OGY方法的改进——极点配置法407

11.2.4混沌系统的反馈控制409

11.2.5几种控制方法的比较410

11.3混沌系统的智能控制410

11.3.1模糊系统中的混沌411

11.3.2混沌系统的模糊控制412

11.3.3神经网络中的混沌414

11.3.4基于神经网络的混沌控制416

11.4.2混沌反馈同步417

11.4混沌同步417

11.4.1混沌系统同步原理417

11.4.3驱动－响应同步法419

11.4.4主动被动同步法421

11.4.5混沌自适应同步422

11.4.6混沌神经网络的同步控制方法430

11.4.7几种混沌同步方法的比较431

11.5混沌同步方法在通信保密中的应用432

11.5.1保密通信应用现状432

11.5.2传统同步通信方法433

11.5.3混沌同步通信方法433

实验435

11.6小结435

思考题436

参考文献436

12 网络智能自动化438

12.1概述438

12.1.1智能网技术438

12.1.2智能化网络管理与控制439

12.1.3网络信息检索的智能化441

12.1.4网络智能自动化发展趋势——主动网络技术441

12.2.1智能网的体系结构442

12.2智能网442

12.2.2智能网业务444

12.3智能化网络体系结构445

12.3.1网络管理与控制体系结构445

12.3.2网络管理的移动式智能Agent结构446

12.3.3网格的体系结构449

12.3.4基于生物网络结构的网络管理平台451

12.4网络智能应用456

12.4.1网络智能信息检索服务456

12.4.2基于Web的智能数据挖掘464

12.4.3网格计算的计算智能467

12.5网络智能自动化发展趋势——主动网络技术471

12.5.1主动网络技术简介471

12.5.2主动网络的实现方案及其体系结构472

12.5.3主动网络的具体应用及其安全问题474

12.5.4主动网络的研究现状478

12.6 小结479

实验479

思考题479

参考文献480